The Importance of Contextual Understanding in Solving the Last Mile Problem
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has disrupted many global industries and shifted the digital health landscape by stimulating and accelerating the delivery of digital care. It has emphasized the need for a system level informatics implementation that supports the healthcare management of populations at a macro level while also providing the necessary support for front line care delivery at a micro level. From data dashboard to Telemedicine, this crisis has necessitated the need for health informatics transformation that can bridge time and space to provide timely care. However, heath transformation cannot solely rely on Health Information Technology (HIT) for progress, but rather success must be an outcome of system design focus on the contextual complexity of the health system where HIT is used. This conference highlights the important roles context plays for health informatics in global pandemics and aims to answer critical questions in four main areas: 1) health information management in the covid-19 context, 2) implementation of new practices and technologies in healthcare, 3) sociotechnical analysis of task performance and workload in healthcare, and 4) innovations in design and evaluation methods of health technologies. We deem this as a call to action to understand the importance of context while solving the last mile problem in delivering the informatics solutions that are needed to support our public health response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».